Pourquoi les données cliniques — pourtant déjà numériques —
sont encore extraites à la main

Les deux mondes parallèles de la documentation clinique

La documentation clinique existe dans deux écosystèmes d'information qui communiquent à peine entre eux. Le premier est la donnée structurée : cases à cocher, menus déroulants, boutons radio. Les codes ICD-10 qui classifient un diagnostic. Les codes CPT qui décrivent une procédure. Les valeurs de laboratoire qui s'insèrent dans un champ de base de données — hémoglobine 12,3 g/dL, créatinine 0,9 mg/dL. C'est le monde que les EHR ont été conçus pour gérer. Il est consultable, interrogeable, exploitable. Il est aussi, par le volume et par la richesse clinique, la partie la moins profonde de la piscine.

Le deuxième monde est la donnée non structurée : la prose narrative que les cliniciens génèrent réellement lorsqu'ils décrivent ce qu'ils ont vu, ce qu'ils ont pensé et ce qu'ils ont fait. Le rapport de radiologie qui dit "il y a un nodule spiculé de 1,2 cm dans le lobe supérieur droit, avec rétraction pleurale associée — biopsie guidée par tomodensitométrie recommandée." Le résumé de sortie qui relate une hospitalisation de 12 jours, des symptômes initiaux aux complications jusqu'aux instructions post-sortie. Le compte rendu opératoire qui décrit, en 800 mots de détails chirurgicaux, exactement quels vaisseaux ont été pontés, avec quels greffons, dans quelles conditions. La note d'évolution qui capture l'évaluation évolutive d'un clinicien sur trois quarts de travail.

Ce deuxième monde — le monde narratif — contient environ 80 % de toutes les données cliniquement significatives du dossier de santé. Il porte le raisonnement derrière la prise de décision, la nuance que les codes diagnostiques aplatissent, le contexte qui rend une valeur de laboratoire exploitable plutôt qu'un simple chiffre. Et il est, par défaut, invisible pour tous les outils de reporting, plateformes d'analyse et flux de travail automatisés de l'hôpital.

Le monde structuré répond à « ce qui s'est passé » en abrégé. Le monde non structuré répond à « pourquoi cela s'est produit, ce que cela signifie et ce qui devrait se passer ensuite ». Le problème est que les machines ne peuvent lire que le premier.

Pourquoi l'EHR n'a pas résolu ce problème

Il existe une hypothèse raisonnable qui persiste depuis que le HITECH Act de 2009 a fait passer l'adoption des EHR de 9 % à plus de 90 % des hôpitaux américains : les dossiers de santé électroniques auraient dû résoudre le problème d'accessibilité des données. Si l'information clinique est numérique, elle devrait être lisible par machine. Si elle est lisible par machine, elle devrait être interrogeable. Si elle est interrogeable, l'extraction manuelle devrait être obsolète.

L'hypothèse se brise dès la première étape. Les EHR ne sont pas des systèmes de connaissances cliniques. Ce sont des bases de données transactionnelles optimisées pour la facturation, construites à une époque où le cas d'utilisation principal de la numérisation d'une rencontre patient était la génération d'une réclamation. La décision d'ingénierie fondamentale intégrée dans chaque grande plateforme EHR — Epic, Cerner, Meditech, Allscripts — est que les récits cliniques sont stockés comme des pièces jointes non structurées, et non comme des champs structurés. Un rapport de radiologie généré dans le PACS de l'hôpital est joint au dossier du patient. Un résumé de sortie saisi dans une zone de texte libre est enregistré comme un bloc de texte. Un compte rendu opératoire est téléchargé en PDF.

L'EHR stocke ces documents. Il ne les analyse pas. Il n'indexe pas leur contenu. Il ne fait pas correspondre la phrase « nodule spiculé de 1,2 cm dans le lobe supérieur droit » à un élément de données structuré qu'une requête pourrait récupérer. Du point de vue d'une base de données, le rapport de radiologie, le résumé de sortie et le compte rendu opératoire se trouvent dans la même catégorie qu'une copie numérisée d'un dossier papier de 1998 : numérisés mais non structurés, stockés mais non consultables.

Une étude publiée dans le Journal of Medical Internet Research (2025) a examiné le chevauchement d'informations entre les codes structurés et les notes en texte libre chez 1,8 million de patients et a constaté que les données structurées seules — codes ICD, codes d'intervention, valeurs de laboratoire — ne capturaient qu'une fraction du tableau clinique. Les notes en texte libre contenaient des « descriptions détaillées capturant les nuances des soins aux patients ». Les champs structurés du DSE vous indiquaient que le patient avait subi un CABG. Le compte rendu opératoire vous indiquait comment le CABG s'était déroulé — ce qui importe énormément pour la mesure de la qualité, l'ajustement des risques et la recherche clinique.

Ce n'est pas un échec d'un fournisseur de DSE en particulier. C'est une conséquence de ce pour quoi les DSE ont été conçus. Ils ont été construits pour capturer des données structurées à des fins de facturation et de reporting réglementaire. Ils n'ont pas été conçus pour extraire du sens à partir de récits. Le fait que 80 % des données cliniques résident dans le texte libre n'est pas un bug — c'est la conséquence naturelle de cliniciens qui documentent les soins de la manière dont les humains communiquent des informations complexes : en phrases, pas en listes déroulantes.

La main-d'œuvre d'abstraction dont personne ne parle

Parce que les DSE stockent les récits cliniques comme des blobs non consultables, les hôpitaux emploient toute une classe professionnelle dont le travail à temps plein consiste à lire ces récits et à saisir manuellement des points de données spécifiques dans d'autres systèmes. On les appelle des abstracteurs de données cliniques, et ils représentent l'un des plus importants coûts de main-d'œuvre cachés du système de santé américain.

Les abstracteurs de données cliniques sont généralement des infirmières autorisées, des techniciens en information de santé agréés (RHIT) ou des registraires de tumeurs certifiés (CTR) — des cliniciens agréés ou des professionnels de l'information de santé certifiés qui examinent les dossiers des patients et extraient les éléments de données clés pour le reporting qualité, les registres cliniques, la recherche et la conformité réglementaire. Le travail exige des connaissances cliniques : on ne peut pas abstraire un registre chirurgical sans comprendre l'anatomie opératoire, et on ne peut pas abstraire un registre cardiaque sans interpréter les données hémodynamiques. L'American Data Network, l'une des plus grandes sociétés d'externalisation d'abstraction clinique, décrit la tâche principale de l'abstracteur comme l'examen des « notes cliniques, résultats de tests, rapports d'imagerie et médicaments » et la traduction de « ces détails en champs structurés ».

L'ampleur de cette main-d'œuvre est difficile à mesurer précisément car l'abstraction n'est pas un titre de poste standardisé — elle est intégrée dans les services qualité, les équipes de registres et les unités de recherche clinique. Mais l'économie est visible au niveau de l'hôpital. Une présentation de 2018 de l'équipe des opérations de registres du Massachusetts General Hospital a décomposé les coûts de personnel pour 11 registres de sociétés de spécialités chirurgicales dans un seul centre médical universitaire :

Cela représente cinq registres dans un seul hôpital, soit environ 1,2 à 1,7 million de dollars de coûts annuels en personnel — et ce ne sont que les registres pour lesquels le MGH a publiquement partagé ses données d'ETP. La plupart des centres médicaux universitaires participent à 8 à 15 registres. La base de données nationale de la Society of Thoracic Surgeons couvre à elle seule 95 % des chirurgies cardiaques adultes aux États-Unis, chaque cas de CABG nécessitant l'extraction de plus de 200 éléments de données couvrant les facteurs de risque préopératoires, les détails peropératoires et les résultats à 30 jours après la sortie. Le réseau NCDR — géré par l'American College of Cardiology — comprend plus de 2 400 hôpitaux répartis sur six registres couvrant le cathétérisme cardiaque, l'implantation de DCI, les procédures valvulaires, et plus encore.

Une enquête de l'été 2024 menée par Carta Healthcare auprès d'abstracteurs de données cliniques dans des hôpitaux américains a révélé que 50 % des répondants passent plus de la moitié de leur temps à la saisie manuelle des données et à l'extraction. L'enquête décrit « un paradoxe troublant : alors que les cliniciens considèrent les registres comme essentiels à l'amélioration de la qualité et des processus, la tâche pénible de l'extraction manuelle des données pousse ces professionnels à leurs limites ». Interrogés sur l'automatisation, 45 % pensaient que les outils automatisés accéléreraient l'extraction pour leur organisation, 30 % qu'ils amélioreraient la qualité des données et 20 % qu'ils réduiraient les coûts. La demande d'automatisation vient des abstracteurs eux-mêmes — les personnes dont les emplois, en théorie, pourraient être menacés par l'automatisation. En pratique, le volume de données à extraire croît plus vite que la main-d'œuvre ne peut suivre.

Sur Reddit, le sentiment est plus direct. Un professionnel de la recherche clinique a écrit : « J'ai passé des heures à essayer de saisir des données patients dans un registre pour finalement découvrir qu'il y a près de 100 patients dans ce registre (tous en retard). » Un autre fil sur r/clinicalresearch demande simplement : « Combien de temps est généralement consacré à la saisie des données ou à la consultation des dossiers patients pour obtenir des informations ? » — le genre de question qui signale un problème de flux de travail si ancré dans les opérations quotidiennes que personne n'a de réponse de référence, parce que la réponse est « la majeure partie de la journée ».

L'ampleur économique devient visible lorsque l'on extrapole : un seul abstracteur de données cliniques gagnant 75 000 $ par an qui consacre 50 % de son temps à des tâches consistant à lire un rapport, trouver une valeur spécifique et la saisir dans un autre système représente environ 37 500 $ de travail annuel consacré à de la transcription de facto. Multiplié par la main-d'œuvre d'abstraction d'un seul hôpital universitaire multi-registres — 10 à 20 ETP — cela représente 375 000 $ à 750 000 $ par hôpital et par an. Rien que dans les 2 400 hôpitaux participants au NCDR, le coût agrégé de l'abstraction manuelle des registres est, de manière prudente, de l'ordre de quelques milliards de dollars par an, sans tenir compte du coût d'opportunité des professionnels cliniques qualifiés qui effectuent de la transcription de données au lieu d'un travail axé sur les patients.

Un patient, un dossier, cinq registres — et cinq sessions de saisie de données distinctes

L'économie de l'abstraction est multipliée par une caractéristique structurelle des registres cliniques qui n'a pas d'équivalent dans d'autres secteurs : plusieurs registres puisent dans les mêmes documents sources, et ils ne partagent pas de données entre eux.

Prenons l'exemple d'un patient subissant un pontage aorto-coronarien. La base de données de chirurgie cardiaque adulte de la Society of Thoracic Surgeons (STS) exige plus de 200 éléments de données pour ce patient : facteurs de risque préopératoires (statut diabétique, fraction d'éjection, ICP antérieur), détails peropératoires (nombre de greffons, durée de clampage aortique, utilisation de l'artère mammaire interne) et résultats à 30 jours (mortalité, AVC, infection profonde de la plaie sternale, insuffisance rénale, ventilation prolongée).

Le dossier du même patient contient le même compte rendu opératoire. Mais ce patient peut également être abstrait dans le registre NCDR CathPCI — parce qu'il a subi un cathétérisme préopératoire — et ce registre possède son propre dictionnaire de données avec ses propres définitions de champs. Si la chirurgie a impliqué une procédure valvulaire transcathéter, le registre STS/ACC TVT ajoute un autre ensemble de variables. Si le patient a présenté une complication nécessitant un retour au bloc opératoire, le registre de qualité chirurgicale ACS NSQIP peut s'appliquer. Si l'hôpital participe à un programme Get With The Guidelines (GWTG) pour la pathologie cardiovasculaire du patient, il s'agit d'un cinquième registre avec ses propres exigences d'abstraction.

Les cinq registres lisent les mêmes documents sources. Le même rapport de radiologie. Le même compte rendu opératoire. Le même résumé de sortie. Les mêmes valeurs de laboratoire. Et dans presque tous les hôpitaux des États-Unis, cinq flux de travail d'abstraction de données différents — souvent répartis entre différents abstracteurs, parfois la même personne effectuant le même travail cinq fois — extraient manuellement des points de données qui se chevauchent dans cinq plateformes de soumission de registres distinctes.

Les données du MGH rendent cela visible. Un seul hôpital gère 11 registres chirurgicaux avec des besoins en personnel allant de 0,5 ETP (petits registres avec ≤500 cas/an) à 10 ETP (registre de transplantation avec 750 cas/an). Les définitions des variables diffèrent souvent d'un registre à l'autre, même pour un même concept clinique — un registre définit « l'insuffisance rénale postopératoire » avec un seuil de créatinine, un autre avec un seuil ou une fenêtre temporelle différents. Le temps d'abstraction par cas varie de 15 minutes à 4 heures, selon la complexité du registre et l'évolution clinique du patient.

Ce n'est pas un problème d'interopérabilité technologique que HL7 FHIR peut résoudre. FHIR peut normaliser le transport des données entre les systèmes — en s'assurant que lorsque le système A envoie une valeur de laboratoire au système B, les deux systèmes s'accordent sur le format de la transmission. Ce que FHIR ne peut pas faire, c'est transformer un paragraphe narratif en champ structuré. Il ne peut pas lire un rapport de radiologie indiquant « nodule spiculé de 1,2 cm » et remplir un champ de registre pour « taille de la tumeur dans sa plus grande dimension ». Cette transformation — de la prose vers des données structurées — exige encore un lecteur humain, ou un système d'IA capable d'extraction sémantique. Les normes d'interopérabilité ont résolu le problème de la transmission. Elles n'ont pas résolu le problème de la structuration.

L'ironie : déjà numérique, mais pas structuré

Il existe un récit persistant dans l'informatique de santé selon lequel le défi est la « numérisation » — faire passer les dossiers papier dans les ordinateurs. Ce récit avait du sens en 2005, lorsque la plupart des hôpitaux fonctionnaient avec des dossiers papier et que le HITECH Act n'avait pas encore commencé. Il n'a plus de sens aujourd'hui. Plus de 90 % des hôpitaux américains utilisent un DSE. Les services de radiologie sont sans film depuis plus d'une décennie ; la plupart des rapports de radiologie sont générés, signés et distribués entièrement dans des flux de travail numériques PACS-vers-DSE. Les comptes rendus de sortie sont tapés, non dictés sur des cassettes. Les notes opératoires sont saisies dans des modules de DSE basés sur des modèles. La documentation clinique la plus importante — les récits qui contiennent l'information clinique la plus riche — est déjà numérique.

Le goulot d'étranglement n'est pas la numérisation. Le goulot d'étranglement, c'est la structuration.

Et le goulot d'étranglement de la structuration a une forme spécifique et mesurable. C'est l'écart entre « ce patient a eu un CABG » — un fait structuré que le DSE peut rapporter — et les 200 points de données individuels que le registre STS exige sur la façon dont ce CABG s'est déroulé. Chacun de ces 200 points de données existe quelque part dans la documentation clinique : la fraction d'éjection préopératoire est dans le rapport d'échocardiogramme, le nombre de greffons est dans la note opératoire, la durée de ventilation postopératoire est dans la feuille de suivi des soins intensifs, le statut de mortalité à 30 jours provient d'un appel téléphonique de suivi post-sortie documenté comme une note en texte libre. L'information est dans le dossier. Elle n'est simplement pas dans un format que les machines peuvent lire.

Cela recadre toute la conversation sur l'automatisation. La question n'est pas « pouvons-nous numériser la documentation clinique ? » — ce navire a déjà quitté le port. La question est « pouvons-nous extraire des données structurées de récits cliniques déjà numériques, sans embaucher plus de personnes pour lire et saisir ? »

La distinction est importante, car elle change le type de technologie qui résout réellement le problème. L'OCR basé sur des modèles — celui qui lit « où » se trouve un champ sur une page — a été conçu pour des documents à mise en page fixe : formulaires standardisés, tableaux imprimés, factures structurées. Un compte rendu opératoire clinique n'a pas de mise en page fixe. C'est un paragraphe narratif, rédigé par un chirurgien, décrivant une procédure qui peut se dérouler différemment à chaque fois. On ne peut pas créer de modèle pour une narration. On ne peut que la comprendre.

C'est ici que la génération actuelle d'outils d'extraction par IA — fondée sur les modèles de vision-langage (VLM) plutôt que sur l'OCR à modèles — entre en jeu. Un VLM n'a pas besoin de savoir où sur la page la fraction d'éjection est écrite. Il doit savoir ce qu'est une fraction d'éjection — qu'il s'agit d'une valeur en pourcentage, généralement exprimée comme « EF 45 % » ou « FEVG estimée à 40-45 % » — et la trouver dans la narration où qu'elle apparaisse. C'est de l'extraction sémantique, et non de l'extraction par coordonnées. Elle repose sur le principe que les concepts cliniques ont des signatures sémantiques cohérentes à travers des narrations formulées différemment, et qu'un modèle entraîné à comprendre le langage peut trouver « la fraction d'éjection » que le cardiologue ait écrit « EF 40 % » ou « fonction systolique VG modérément réduite, FEVG estimée à 40-45 % ».

Ce que signifie réellement la structuration des données cliniques

Si le goulot d'étranglement est la structuration — et non la numérisation — alors la solution n'est pas un meilleur scanner ni un transcripteur plus rapide. C'est un système capable de lire les narrations cliniques comme le ferait un abstracteur humain : comprendre ce que chaque phrase signifie, identifier quels concepts correspondent à quels champs du registre, et produire une sortie structurée qu'un humain peut ensuite valider.

C'est une tâche fondamentalement différente de ce pour quoi la plupart des outils d'automatisation documentaire ont été conçus. Les outils traditionnels d'extraction documentaire — ceux qui traitent les factures et les bons de commande — fonctionnent en apprenant la mise en page d'un formulaire. Ils mémorisent que « Numéro de facture » apparaît dans le coin supérieur droit et que « Total » apparaît en bas de la dernière page. Lorsqu'une nouvelle facture arrive du même fournisseur, l'outil lit les mêmes coordonnées et extrait les mêmes champs. Lorsqu'un fournisseur différent envoie une facture au format différent, l'outil a besoin d'un nouveau modèle.

Les narrations cliniques contrecarrent cette approche sur deux fronts. Premièrement, il n'y a pas de mise en page fixe — un résumé de sortie de l'hôpital A et un résumé de sortie de l'hôpital B sont tous deux des narrations, mais ils organisent l'information différemment, utilisent des titres différents et expriment les concepts cliniques avec un vocabulaire différent. Deuxièmement, et plus fondamentalement, les données elles-mêmes ne sont pas positionnelles. On ne trouve pas « temps de clampage croisé 47 minutes » dans une case spécifique du compte rendu opératoire. On le trouve intégré dans un paragraphe, entouré d'autres détails chirurgicaux, rédigé dans le style de prose que le chirurgien préfère.

L'extraction sémantique résout ce problème en opérant sur le sens, et non sur la position. Le VLM lit l'intégralité du document, comprend quels concepts cliniques sont présents et extrait les valeurs correspondant à chaque concept — indépendamment de l'endroit où le concept apparaît sur la page, de la formulation utilisée par l'auteur ou du fait que le document soit un PDF tapé, un rapport scanné ou une capture d'écran de l'interface du DSE. L'extracteur n'a pas besoin d'être réentraîné pour le format de documentation de chaque nouvel hôpital, car il n'apprend pas des formats — il reconnaît des concepts.

Le flux de travail pratique n'est pas « l'IA remplace l'abstracteur ». C'est « l'IA gère l'étape de lecture, et l'abstracteur gère l'étape de validation ». L'IA remplit les 200+ champs de la saisie du registre cardiaque STS à partir du compte rendu opératoire, du résumé de sortie, du rapport d'échocardiographie et de la note de suivi. L'abstracteur — une infirmière autorisée avec une expérience en chirurgie cardiaque — examine les champs remplis, corrige les erreurs d'extraction, applique son jugement clinique aux cas ambigus et soumet la saisie validée. Le temps de l'abstracteur passe de la recherche des données (parcourir 80 pages de documentation EHR, la partie qui consomme 50 %+ de la journée de travail selon l'enquête Carta) à la validation des données (la partie qui requiert une expertise clinique et ne peut pas être automatisée).

Pour un patient CABG dont l'abstraction prend actuellement 45 à 90 minutes — couvrant la documentation préopératoire, peropératoire et postopératoire répartie sur plusieurs modules EHR — un outil d'extraction sémantique qui gère la collecte initiale des données peut réduire de moitié ou plus le temps par cas de l'abstracteur. Le calcul est simple : si une infirmière autorisée gagnant 40 $/heure traite 1 300 cas CABG par an (le volume rapporté par MGH pour leur registre STS-Cardiac), et que l'extraction assistée par IA permet d'économiser 30 minutes par cas, cela représente 650 heures de travail d'infirmière récupérées chaque année — environ 26 000 $ de coût salarial récupéré, redirigé de la transcription vers la validation et l'amélioration de la qualité. Sur cinq registres, dans 2 400 hôpitaux, le total n'est pas une erreur d'arrondi.

Questions fréquemment posées

Pourquoi les EHR ne rendent-ils pas la documentation clinique structurée par défaut ?

Parce que la saisie de données structurées — listes déroulantes, cases à cocher, vocabulaires contraints — est fondamentalement en contradiction avec la façon dont les cliniciens pensent et communiquent. Une case à cocher peut capturer « douleur thoracique : présente » mais ne peut pas capturer « le patient décrit une pression thoracique sous-sternale intermittente irradiant vers l'épaule gauche, aggravée par l'effort, soulagée par le repos, apparue il y a environ 2 semaines, fréquence croissante ». La case à cocher capture un code de facturation. Le récit capture le raisonnement clinique. Forcer les cliniciens à documenter exclusivement dans des champs structurés produirait des données que les machines peuvent lire mais que les autres cliniciens ne peuvent pas utiliser. Le compromis est réel, et la communauté médicale a — à juste titre — opté pour une documentation cliniquement utile plutôt qu'une documentation adaptée aux machines.

À combien de registres cliniques un hôpital typique participe-t-il ?

Un hôpital communautaire peut participer à 3 à 5 registres — couvrant généralement les AVC (GWTG), les procédures cardiaques (NCDR CathPCI) et la qualité chirurgicale (ACS NSQIP). Un grand centre médical universitaire participe typiquement à 10 à 15 registres, couvrant la chirurgie cardiaque (STS), les traumatismes (TQIP), les transplantations (SRTR), l'oncologie (NCDB) et de nombreux registres de sous-spécialités. Les données publiées du MGH couvrent 11 registres ; de nombreux centres universitaires dépassent ce nombre. Chaque registre ajoute des ETP d'abstraction, et les ETP se cumulent car les registres ne partagent pas les données.

Quels types de documents cliniques nécessitent une abstraction manuelle ?

Les documents qui génèrent le plus de travail d'abstraction sont les comptes rendus de radiologie, les lettres de sortie, les comptes rendus opératoires, les notes d'évolution et les comptes rendus anatomopathologiques — les documents à forte composante narrative où se trouve l'information clinique la plus riche. Les valeurs de laboratoire, les prescriptions médicamenteuses et les signes vitaux sont des données structurées que les DSE peuvent exporter directement. Le travail manuel se concentre de manière écrasante sur les documents en texte libre qui contiennent le raisonnement clinique et les nuances que les champs structurés n'ont jamais été conçus pour capturer.

L'IA peut-elle réellement lire un compte rendu de radiologie avec suffisamment de précision pour une utilisation dans les registres ?

Les modèles de langage vision peuvent extraire des points de données discrets des comptes rendus de radiologie — dimensions tumorales, latéralité, modalité d'imagerie, recommandations de suivi — avec une précision qui les rend viables comme outil de première passe qu'un abstracteur peut valider. Ils ne remplacent pas la revue clinique, car les comptes rendus de radiologie contiennent des ambiguïtés (impressions prudentes, mesures qualifiées d'« approximatives ») qui nécessitent une interprétation humaine. L'architecture appropriée est l'abstraction assistée par IA : le modèle remplit les champs, l'abstracteur valide. C'est le même modèle que l'enquête Carta a révélé que les abstracteurs souhaitaient — des outils qui réduisent le temps de recherche manuelle sans remplacer le jugement clinique.

Quelle est la différence entre la numérisation et la structuration dans la documentation clinique ?

La numérisation consiste à convertir un document d'une forme physique à une forme électronique — scanner un dossier papier, générer un PDF à partir d'un DSE, stocker une image dans un PACS. Le document devient alors un fichier. La structuration consiste à convertir le contenu de ce document, d'un récit narratif à des champs de données discrets et interrogeables — extraire « temps de clampage croisé : 47 minutes » d'un paragraphe d'un compte rendu opératoire et remplir un champ de base de données appelé « cross_clamp_time_minutes » avec la valeur « 47 ». La numérisation crée un fichier qu'un humain peut lire. La structuration crée des données qu'une machine peut utiliser. Le problème de la documentation clinique est que la numérisation a eu lieu, mais que la structuration n'a pas suivi — c'est pourquoi les hôpitaux emploient encore des personnes pour le faire manuellement.